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基于无限光源模式的数字图像盲鉴别技术 总被引:2,自引:0,他引:2
图像篡改通常会破坏自然图像的光照一致性,根据这一特点将光源方向的不一致性作为检测图像篡改的依据。针对在无限光源照射下生成的图像,根据图像的测量强度与计算强度间的误差函数和无限光源模式的约束条件函数,用Hestenes-Powell乘子法计算图像中不同对象和背景的光源方向,并以此判断图像是否被篡改。实验结果表明:本文算法能够有效地计算出无限光源模式下图像中不同对象和背景的光源方向,其正检率已经达到了82.3%。 相似文献
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求解TSP问题的快速蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对蚁群算法求解旅行商问题时存在收敛速度慢并容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的蚁群算法。改进算法采用信息素挥发因子自适应调整机制,调节算法收敛速度,保证算法的全局搜索能力。同时根据公共路径降低蚁群算法运算时间,诱导蚁群寻找更优解。实验结果表明,改进算法在迭代次数相对较少的情况下求得的平均解与已知最优解偏差为0.46%,最优解与已知最优解偏差为0.23%,在收敛速度及求解精度上均取到了较好的效果。 相似文献
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针对彩色图像的分割问题,提出一种快速有效的彩色图像分割算法。基于彩色图像的HSV颜色空间,应用快速模糊C均值聚类算法,对彩色图像的S、V颜色分量进行聚类,综合考虑图像中目标彩色个数与得到的聚类中心完成对彩色图像的分割。实验结果表明,与其他彩色图像分割算法相比,本文算法可以准确地分割目标区域颜色不同的彩色图像,背景信息保留较少,运算速度受图像尺寸影响较小,可以得到理想的彩色图像分割结果。 相似文献
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为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分类。实验结果表明,该模型能够在盲环境下实现图像的有效分类,客观分析图像篡改手段,综合正确检测率为85%。 相似文献
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提出了一种有效且稳健的基于数字签名方式的图像鉴别方法。该方法对图像预处理后,提取图像块均值的前五位作为被鉴别图像区别于其他图像的特征信息,并把图像进行分区处理,对区域内提取的图像块的特征信息扩展后进行RS差错控制编码,将编码后的RS校验位随机置乱后作为数字签名,然后与公开图像一起发送出去。实验结果表明:此图像鉴别方法可以有效地鉴别图像内容的真伪并对篡改区域进行定位。 相似文献
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针对经典多阈值Otsu算法在对图像进行分割的过程中采用穷举方法来寻找最优阈值,从而导致算法计算量庞大,并且随着阈值个数的增多时间复杂度呈指数增长的问题,本文提出了一种时间复杂度为O(n)的多阈值Otsu快速分割算法,即完全线性多阈值Otsu快速算法。该算法首先从理论上分析了导致多阈值Otsu算法计算量大、时间复杂度过高的主要因素。并在此基础上,从数值计算、多阈值的划分以及对于最优阈值的搜索三个主要方面,对经典的多阈值Otsu算法进行改进,采用动态规划的思想优化分割过程中的数值计算。然后对于多阈值的问题进行递归求解,将多阈值问题分解为多个单阈值问题。最后使用多种群粒子群(Multi-population PSO)算法对最优阈值进行搜索。实验结果表明,该算法大大降低了多阈值Otsu算法的时间复杂度,能够较好地应用于实时性环境。 相似文献
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图像润饰是一种广泛应用的图像篡改手段。为了对润饰的图像实施盲检测,提出了一种图像盲鉴别算法。该算法首先查找图像中每个分块并把其插入到KD树中,搜索到值相同或最近的粗略匹配块,然后使用位置向量的分层聚类法群集块对消除杂散配对,最后应用7-tap拉普拉斯过滤器并统计可疑块的零连通分量来消除误报,从而定位出精确的润饰篡改区域。实验表明,该方法能有效精确地识别出修复刷对非压缩图像和高品质压缩图像等一类图像的润饰篡改技术的使用。当应用到压缩级别较高的图像时,如果润饰的区域足够大,依然会获得准确的结果。 相似文献
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自适应最小误差阈值分割算法 总被引:31,自引:4,他引:27
对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升. 相似文献